导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python计算区域里多少点的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
怎么计算出矩形区域内随机坐标？
右边这个可以用Monte-Carlo算法实现。不用懂高斯分布，会调包就ok(建议python numpy)。
假设是个正方形且边长为L, 那么给x和y坐标的分布都定义为高斯分布N~（mean = L/2, sigma = L/2）。
设定两个初始值X0 = Y0 = L/2 然后取N个点，对于每个点：
取一个Uniform~(0~L)的随机数X， 分别计算这个点和X0在我们定义的高斯分布中的概率密度P(X)和 P(X0), 诺 P(X) P(X0)则X取值完毕，诺小于， 则选取一个Uniform~(0,1)的随机数P, 若P小于 P(X) / P(X0), 则X取值完毕，否则重复整个步骤1。
用同样的方法参考Y0来选取Y。
记录下当前选取的(X,Y), 并完成X0, Y0更新: X0 = X, Y0 = Y.
Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法
对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop: 回归斜率
intercept：回归截距
r_value： 相关系数
p_value： P值
std_err： 估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。
利用Python求函数最小值
如果是给定了区域-1x1,-1y1的话，可以穷举搜索该区域内的点，找最小值。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python计算区域里多少点的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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